Graphene：基于 AI 生成攻击图的基础设施安全态势分析
密码学与安全
2024-05-02 v2 计算与语言
机器学习
摘要
网络安全违规事件的猖獗发生对网络基础设施的发展造成了严重阻碍，导致数据泄露、经济损失、对个人的潜在伤害以及基本服务的中断。当前的安全形势迫切需要开发一种整体安全评估解决方案，该方案需涵盖漏洞分析并调查这些漏洞作为攻击路径被利用的可能性。在本文中，我们提出了 Graphene，这是一个旨在对计算基础设施的安全态势进行详细分析的先进系统。利用用户提供的信息（如设备详情和软件版本），Graphene 执行全面的安全评估。该评估包括识别相关漏洞并构建攻击者可利用的潜在攻击图。此外，Graphene 评估这些攻击路径的可利用性，并通过评分机制量化整体安全态势。该系统采用整体方法，分析涵盖硬件、系统、网络和密码学的安全层。此外，Graphene 深入探讨了这些层之间的相互联系，探索如何利用某一层的漏洞去攻击其他层的漏洞。在本文中，我们展示了 Graphene 中实现的端到端流水线，展示了用于进行此类彻底安全分析的系统性方法。
引用
@article{arxiv.2312.13119,
title = {Graphene: Infrastructure Security Posture Analysis with AI-generated Attack Graphs},
author = {Xin Jin and Charalampos Katsis and Fan Sang and Jiahao Sun and Elisa Bertino and Ramana Rao Kompella and Ashish Kundu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.13119},
year = {2024}
}